RocksDB: база данных NoSQL для высокой производительности и масштабируемости

RocksDB — популярная база данных NoSQL, которая используется многими компаниями благодаря своей высокой производительности и масштабируемости. Это проект с открытым исходным кодом, начатый Facebook, который в настоящее время поддерживается сообществом разработчиков. RocksDB использует структуру данных Log-Structured Merge-Tree (LSM), которая делает ее эффективной для рабочих нагрузок с большим количеством операций записи.

После более чем четырех лет использования Couchbase мы перешли на MongoDB и очень довольны тем, как все получилось. Опыт работы с Couchbase был ужасным, несмотря на то, что мы получили корпоративную поддержку, а также листинг на платформе. Чтобы все заработало, вам потребуется как минимум шесть серверов. Для производства нужно построить всего шесть серверов. Кэш в памяти обрабатывается меньшим экземпляром Memcached на экземпляре Couchbase. Эта программа потребляет 8 ГБ оперативной памяти, что позволяет обслуживать 5000 документов. Правда не на месте. На нашем экземпляре Couchbase было менее 5000 документов и менее 20 индексов, а потребление памяти для экземпляра всегда было более 8 ГБ.

RocksDB, встроенная база данных, превосходно работает с данными типа «ключ-значение». Это ответвление Google LevelDB, оптимизированное для обработки многих ядер ЦП и хорошо подходящее для рабочих нагрузок с высокими требованиями к вводу-выводу. Его можно запускать на твердотельных накопителях (SSD) или других высокопроизводительных устройствах хранения.

Когда они построили свою версию Cassandra, они включили механизм хранения RocksDB , также известный как Rocksandra. Мы кардинально изменили наше представление о хранилище Cassandra, сохранив при этом целостность его сети и координации узлов.

Является ли Rocksdb базой данных в памяти?

Его основная функция — обслуживать высокопроизводительные данные, поскольку это встроенная база данных, основанная на данных типа «ключ-значение». RocksDB, созданная на основе Google LevelDB, способна работать лучше, чем многие ядра ЦП, и хранить данные быстрее, чем твердотельные накопители для приложений, связанных с вводом-выводом.

Один или несколько компонентов в RocksDB могут привести к чрезмерному использованию памяти. Когда вы вызываете GetUsage() для объекта блочного кеша в MongoRocks, вы можете определить размер блочного кеша. При уменьшении размера блочного кэша будет кэшироваться больше данных, так как объем операций ввода-вывода не увеличится. Хотя использование ЦП может не возрасти из-за того, что RocksDB необходимо распаковывать страницы, которые он считывает из кэша страниц, оно может возрасти. Блоки индекса и блоки фильтра Блума обычно используются для объяснения разницы. В MongoRocks вы можете настроить блочный кеш, выделив бюджет памяти для memtables. Когда дело доходит до расчета использования памяти для закрепленных блоков, это просто. Размер L1 можно контролировать, добавляя или вычитая байты для базового уровня. Когда у вас одновременно выполняется 100 000 транзакций чтения, это может привести к тому, что память станет медленной.

Внедрив RocksDB, встроенное приложение может хранить данные типа «ключ-значение» очень эффективно и быстро. По сравнению с динамической оперативной памятью SecondaryCache имеет больший порядок величины и, следовательно, требует меньше операций чтения из удаленного хранилища, что приводит к меньшей задержке чтения и потреблению пропускной способности сети. В настоящее время нет планов использовать RocksDB в качестве модели базы данных по умолчанию, но мы с оптимизмом смотрим на ее широкое распространение в будущем.

Почему Rocksdb — лучший магазин ключей и значений

RocksDB — это быстрое и надежное хранилище для хранения ключей в хранилище «ключ-значение», которое также может служить основой для серверной базы данных. Он поставляется с деревом LSM для настройки производительности, что делает его жизнеспособным вариантом для приложений, требующих хранения больших объемов данных.

Чем Rocksdb отличается от Redis?

Основным вариантом использования Redis является память, хотя при необходимости он также может выполнять резервное копирование данных в постоянное хранилище и выполнять вычисления в памяти. В большинстве случаев RocksDB используется для сохранения постоянных данных, и во многих случаях данные хранятся на постоянном носителе.

Каковы преимущества Redis по сравнению с RocksDB? Хранилище данных Redis — это виртуальное хранилище в памяти, похожее на Memcached. Встроенное хранилище ключей/значений RocksDB позволяет читать многопоточные и лог-структурированные деревья слияния. Поскольку Redis настолько эффективен и масштабируем (за исключением ЦП), нет никаких ограничений на его масштабирование. Хотя Redis кажется быстрее, точка зрения OP заключается в том, что, по его словам, ваши наборы данных не должны ограничиваться объемом памяти, доступной в вашем приложении. В некоторых случаях вы можете использовать LedisDB и ту же клиентскую библиотеку Redis для замены Redis, что является почти каплей в море.

Распространяется ли Rocksdb?

RocksDB — это распределенная база данных, которая обеспечивает горизонтальное масштабирование хранилища и производительности. Он предназначен для обеспечения высокой доступности и производительности с помощью простой модели развертывания.

Хранилище «ключ-значение» ChakrDB (KVS) основано на RocksDB и подходит для масштабов от петабайт до десятков терабайт. Архитектура на основе узлов (vNodes) используется для разделения ChakrDB. vNodes поддерживают как тома на основе файловой системы ext4, созданные Kubernetes, так и конфигурации внутренней файловой системы Nutanix BlockStore. RocksDB, KVS, основанный на деревьях лог-структурированного слияния (LSM), является программным обеспечением, лежащим в основе ChakrDB. Структура данных LSM хорошо работает как с устройствами NVMe, так и с твердотельными накопителями. ChakrDB можно запускать на различных дисках, виртуальных машинах и в Azure с помощью Kubernetes. Поскольку программа ChakrDB является контейнерной, ее можно запускать в любой среде K8s в поде.

Платформа может быть размещена в службе распределенного хранения Nutanix (Azure или AWS) или у любого поставщика услуг облачного хранилища. Менеджер кластера Chakr отвечает за весь трафик уровня управления в кластере. Цель chharDB — обеспечить производительность и масштабируемость. С помощью vNode он создает архитектуру сегментирования, которая распределяет ввод-вывод между несколькими экземплярами RocksDB для улучшения параллелизма и пропускной способности записи. Nutanix Objects — это пример сервиса с отслеживанием состояния, который можно запускать во встроенном или удаленном режиме с помощью chacherDB. Он предоставляет MetadataService возможность поддерживать уровень кэширования, а также обеспечивать согласованность чтения после чтения. На графике ниже видно, какую пропускную способность мы получили при линейном масштабировании экземпляров ChakrDB.

В будущем мы предоставим более подробные результаты операций чтения, записи и сканирования. Мы изучаем методы асинхронного резервного копирования или вычисления контрольной суммы на разных этапах разработки. Версии RocksDB теперь имеют улучшенные методы проверки контрольных сумм, которые могут обнаруживать повреждение программного обеспечения до того, как оно станет постоянным. Среди приложений, в которых ChakrDB пользуется большим спросом, — такие рабочие нагрузки, как анализ больших данных, машинное обучение и искусственный интеллект. В настоящее время Nutanix занимается прототипированием ChakrDB в различных текущих проектах и ​​продуктах, которые дали многообещающие результаты. Мы будем держать вас в курсе того, что мы делаем в будущих блогах.

Rocksdb: быстрый механизм хранения для баз данных

В отличие от Linux и Apache, RocksDB не является распределенной системой, у которой есть план аварийного восстановления. Из-за низкой доступности и отсутствия надежного механизма репликации данных он не обладает большой емкостью. Несмотря на это, некоторые из самых популярных в мире баз данных продолжают использовать его. LevelDB, который уже имеет быстрый механизм базы данных, делает RocksDB идеальным механизмом хранения . Способность LevelDB масштабироваться для обработки больших объемов данных при одновременном использовании быстрого хранилища была важным преимуществом. Кроме того, RocksDB может быть инновационным. Данные могут храниться в RocksDB различными способами, в том числе с привязкой к вводу-выводу, в памяти или с однократной записью. В результате это очень хороший выбор для баз данных с высокими требованиями к хранилищу, которые не хотят жертвовать производительностью или доступностью данных.

Альтернатива Rocksdb

Существует множество различных альтернатив для rockdb, которые доступны в зависимости от ваших конкретных потребностей. Некоторые популярные альтернативы включают hbase, leveldb и berkeley db.

По состоянию на 2022 год SourceForge оценил RocksDB как лучшую альтернативу Linux. С помощью ApsaraDB для Redis мы можем считывать данные из кеша в памяти на высоких скоростях, обеспечивая постоянство данных и используя при этом память и хранилище на жестком диске. С 2009 года Tair является официальным поставщиком кэширования данных для Alibaba Group, и его эффективность в таких сценариях кэширования данных, как Double 11 Shopping Festival, была признана. Малая задержка ответа Tanzu GemFire ​​на запросы доступа к данным позволяет приложениям всегда возвращать свежие данные. Google Cloud Bigtable — это полностью управляемая служба базы данных NoSQL, созданная для рабочих нагрузок, требующих аналитических и операционных данных в режиме реального времени. Amazon DynamoDB может обрабатывать более 10 триллионов запросов в день и поддерживать пиковый трафик более 20 миллионов запросов в секунду. BergDB — это бессхемная, встроенная, ориентированная на документы база данных NoSQL с открытым исходным кодом и бесплатная для использования.

Доступны различные функции, такие как простое хранилище «ключ-значение», транзакции ACID, исторические запросы, контроль параллелизма, быстрое хранилище только для добавления, репликация, прозрачный идентификатор объекта и многое другое. OrigoDB позволяет создавать критически важные высокопроизводительные системы за небольшую часть стоимости. В результате он предоставляет полный спектр возможностей управления данными в оперативной памяти, включая возможность одновременного управления несколькими базами данных. Один механизм OrigoDB может обрабатывать миллионы транзакций чтения в секунду. Программное обеспечение Ignite можно использовать для разработки приложений на Java, C#, C++, Python и других языках программирования. Вы можете быстро и легко объединять, группировать, агрегировать и упорядочивать данные на своих серверах в памяти и на дисках. Ваша база данных Ignite теперь может быть преобразована в распределенный суперкомпьютер.

Oracle Autonomous Database упрощает управление реляционными базами данных. Как одно из самых гибких развертываний, Redis Enterprise доступен в гибридной модели. InfinityDB Embedded, база данных Java NoSQL, содержит иерархические иерархии для хранения записей значений ключа. Производительность, гибкость и отсутствие обслуживания системы делают ее идеальной для высокопроизводительного, многоядерного, гибкого и не требующего обслуживания использования. LeanXcale — это быстрая и масштабируемая база данных , которая сочетает в себе SQL и NoSQL таким образом, чтобы они хорошо работали вместе. Механизм хранения KiVi создан для хранения данных в реляционном формате. ModJS позволяет вам писать функции javascript, которые вы можете вызывать непосредственно из KeyBD.

Популярное хранилище данных в памяти можно легко настроить, запустить и масштабировать с помощью Amazon ElastiCache. Кэширование, хранилища сеансов, игры, сервисы psyg, аналитика в реальном времени и кэширование — это лишь несколько примеров использования Amazon ElastiCache в реальном времени. Благодаря высокопроизводительной библиотеке баз данных NoSQL и серверу Go является лучшим выбором для разработки Ledisdb. OrientDB — самая быстрая графовая база данных на рынке. Улучшите свое конкурентное преимущество и ускорьте внедрение инноваций с помощью новых источников дохода. База данных Macrometa NoSQL является бессерверной и основана на потоковом движке, что позволяет ей обрабатывать и вычислять данные с высокой скоростью. Memorystore автоматизирует сложные задачи Redis и Memcached, такие как высокая доступность, отработка отказа, установка исправлений и мониторинг.

Высокопроизводительные базы данных , такие как upscaledb, используют преимущества своего быстрого хранилища ключей и алгоритмов, чтобы максимизировать их использование. UpscaleDB — это тест с открытым исходным кодом, который может сканировать более 50 миллионов записей и извлекать большинство из них. Платформа Tablestore позволяет беспрепятственно увеличивать объем данных и расширять параллелизм с помощью технологии сегментирования данных и балансировки нагрузки сервера. InsightEdge — это поставщик аналитики, которая позволяет анализировать в реальном времени потоковые данные, которые были исторически структурированы. Используя метод выставления счетов с оплатой по мере использования этой услуги, вы можете гарантировать, что ваша система контроля рисков будет работать в оптимальном режиме. Базы данных ScyllaDB предназначены для приложений, интенсивно использующих данные, с высокой производительностью и низкой задержкой. ScyllaDB используется более чем 400 компаниями, меняющими правила игры, такими как Disney, Expedia, FireEye, Discord, Zillow, Starbucks, Comcast и Samsung.

Если вам требуется масштабируемость и высокая доступность, базы данных Apache Cassandra — хороший выбор. Сетка данных Hazelcast, основанная на платформе хранения и управления данными Infinispan с открытым исходным кодом, предоставляет надежный набор возможностей для хранения, управления и обработки данных. многомерные данные создаются как часть InterSystems IRIS с использованием набора API-интерфейсов, позволяющих выполнять параллельные операции с парами ключей и значений, реляционными, объектными, документными и другими постоянными транзакционными данными. FairCom DB — это аналитическая платформа в режиме реального времени, которая обеспечивает предсказуемый объем транзакций и параллельную обработку больших данных. Это передовое ядро ​​базы данных, которое предлагает непрерывный контроль и имеет самую низкую совокупную стоимость владения (TCO) среди всех ядер баз данных. Cache — это мультимодельная (объектная, реляционная, ключ-значение) система управления базами данных и сервер приложений, созданная InterSystems. Использование Ehcache в качестве клиента повышает производительность, снижает нагрузку на базу данных и упрощает масштабирование за счет использования кэша на основе стандартов с открытым исходным кодом.

Хранилища данных в IBM Cloud Databases — это бесплатные программные платформы с открытым исходным кодом для разработки корпоративных приложений. Благодаря структуре, построенной на платформе микросервисов, они позволяют создавать бессерверные приложения. Волдеморт не пытается удовлетворить произвольные отношения или свойства ACID в реляционной базе данных. Кластер определяется как сетка с использованием многоадресной связи. XAP, сетка данных в памяти от GigaSpaces, предназначена для экстремальной обработки транзакций и потоков для критически важных приложений с высокой производительностью, отказоустойчивостью и сверхнизкой задержкой. FoundationDB может обрабатывать большие объемы тяжелых данных на общедоступном оборудовании по низкой цене. Поскольку сетевой сервер Kyoto Tycoon легкий, он совместим как с базой данных ключей-значений Kyoto Cabinet, так и с сетевым сервером Kyoto Tycoon.

Самые последние исходные выпуски были улучшены, и они предназначены для совместного использования и тестирования в реальных производственных условиях. Исправления ошибок, небольшие новые функции и несколько обновлений пакетов дистрибутива Linux — вот некоторые из улучшений. Теперь можно хранить часто используемые приложения, документы и другие данные на более быстрых устройствах. Он может получить к ним доступ со скоростью, сравнимой с оперативной памятью или SSD. Вы можете использовать Memcached для извлечения памяти из частей вашего компьютера, которым требуется больше памяти, чем они могут обработать. Открытые стандарты и надежный движок SQL объединяются для создания надежной платформы NoSQL , не имеющей аналогов. Платформу используют Amadeus, American Express, Carrefour, Cisco, Comcast/Sky, Disney, eBay, LinkedIn, Marriott, Tesco, Tommy Hilfiger, United, Verizon и сотни других компаний.

Является ли RocksDB быстрым?

Быстрые хранилища с малой задержкой, такие как флэш-накопители и высокоскоростные диски, идеально подходят для RocksDB. С RocksDB вы можете в полной мере использовать возможности памяти и чтения/записи флэш-памяти и ОЗУ.

Badger — более быстрый выбор для хранения данных в графической базе данных

Для хранения данных в графовой базе данных библиотека Badger является более быстрой альтернативой RocksDB. Поскольку LSM-дерево содержит так много ключей, большее количество ключей с меньшей вероятностью приведет к уплотнению. Кроме того, RocksDB хранит данные для чтения и записи в памяти, буферизуя входящие операции чтения.

Распределенная RocksDB

RocksDB — это высокопроизводительная встроенная база данных для данных типа «ключ-значение». Он написан на C++ и предоставляет простой, но мощный API. RocksDB хранит свои данные в лог-структурированном формате, что позволяет эффективно использовать дисковое пространство и скорость чтения. RocksDB — отличный выбор для приложений, требующих малой задержки и высокой пропускной способности.

Хранилище неструктурированных данных под названием chkrDB предназначено для использования преимуществ облачных конструкций путем создания распределенного хранилища ключей и значений (KVS). Современное приложение для работы с данными должно соответствовать определенным правилам, чтобы работать в любом общедоступном или частном облаке. Для облачных приложений обычно требуются стандарты API с открытым исходным кодом, стандартные конечные точки хранения iSCSI и контейнерные рабочие нагрузки, такие как Docker. Облачное хранилище и Kubernetes уже обеспечили масштабируемое хранилище, доступность и согласованность с точки зрения вычислений и хранилища. Традиционный распределенный KVS реплицирует данные, выполняет активные рабочие нагрузки, переносит данные и обеспечивает высокую доступность и отказоустойчивость. Когда мы используем высокодоступную облачную инфраструктуру, мы можем легко устранить некоторые сложности, связанные с репликацией, высокой доступностью и масштабированием до базовой облачной платформы. Большинство баз данных с открытым исходным кодом не отвечают всем перечисленным выше требованиям, включая низкую задержку и высокую пропускную способность.

Для высокопроизводительной системы хранения требуется очень легкий распределенный KVS, способный масштабироваться до максимального количества файлов одновременно. Мы приняли решение использовать разветвленную версию Cassandra, которую мы использовали в течение предыдущих восьми лет. Автономное хранилище экстентов (AES) Nutanix, локальная база метаданных AOS на диске, продемонстрировала многообещающие результаты производительности в течение периода тестирования. Несмотря на то, что RocksDB способна хранить большие объемы данных, для нее требуется относительно небольшой объем памяти. Поскольку мы можем встраивать RocksDB в другие процессы, у нас есть значительные преимущества, когда речь идет о задержке и пропускной способности. Благодаря распределенному облачному дизайну, высокой доступности и высокопроизводительным функциям ChahalDB является отличным KVS с RocksDB. Серверная часть RocksDB Env также позволяет подключаться к любому другому уровню хранилища. Эта вторая часть серии будет посвящена архитектуре распределенного KVS ChakrDB и обзору того, как рассуждения и теория претворились в жизнь.

Rocksdb против Sqlite

SQLite и RocksDB используются в основном в базах данных. Основная причина, по которой разработчики выбирают RocksDB, а не SQLite, заключается в том, что он более удобен для пользователя, а легкий вес считается критическим фактором. RocksDB, проект с открытым исходным кодом, имеет 14,1 тыс. звезд GitHub и 3,09 тыс. форков GitHub.

В чем разница между RocksDB и SQLite? SQLite, вероятно, является худшим из худших кандидатов, когда речь идет об отношениях сервер-клиент (центральные базы данных), тогда как RocksDB — это отношения сервер-клиент ( центральная база данных ). В Firebase нет ничего нового, поскольку это приложение, размещенное бизнесом, а не сервисом. Несмотря на некоторые недостатки, преимущества существенны. В результате вам потребуется создать сервер, клиентское приложение и базу данных. Это может быть Javascript с REST API на основе Express на Node.js или Javalin со встроенной базой данных ObjectDB для хранения базы данных. Первоначальные затраты могут варьироваться от очень низких до нулевых. Несмотря на то, что вам нужно изучить API Firebase, я думаю, что Firebase — лучший выбор.

Rocksdb Голанг

RocksDB — это база данных «ключ-значение», разработанная Facebook. Он написан на C++ и имеет привязки ко многим языкам программирования, включая Go.
RocksDB спроектирован так, чтобы быть масштабируемым и эффективным. Его можно использовать как отдельную базу данных или как часть более крупной системы. RocksDB используется многими крупными компаниями, включая Facebook, Google и Microsoft.

Это ответвление пакета levigo, в котором идентификаторы изменились на rockdb, а имя пакета изменилось на rockdb. Массовое использование устройства массового чтения. Вам может потребоваться создать собственный объект политики фильтрации, если вы используете в своем коде настраиваемый компаратор. Крайне важно активировать кэш, когда он больше не требуется программе, чтобы предотвратить утечку памяти. Теперь вы можете получить доступ к базе данных, открыв ее. После удаления данные, связанные с ключом, удаляются из базы данных. Пожалуйста, сделайте копию информации, прежде чем вернуться.

CompactRange выполняет ручное сжатие на своем диапазоне ключей при использовании режима ручного сжатия. GetApproximateSizes вычисляет размер файловой системы в байтах для каждого используемого диапазона ключей. PropertyValue возвращает значение свойства базы данных в результате его метода property(). Put записывает данные, связанные с ключом базы данных. Если в качестве значения передается нулевой []байт, возвращается часть нулевого []байта. Это среда вызова базы данных, используемая в системных вызовах. Когда программе больше не требуются Envs, требуется вызов Close для предотвращения утечек памяти.

Он вернет ошибку, если во время события GetError произойдет ошибка LevelDB. Возврат будет нулевым для итераторов, которые просто недействительны. Когда close освобождает данный итератор, он освобождает базовую структуру C. Когда программа больше не использует итератор, очень важно активировать Close, чтобы предотвратить утечку памяти. При открытии базы данных SetCache сохраняет объект кеша в базе данных. Когда используется setCompression, алгоритм сжатия, заданный SetCompression, определяет, какие блоки могут быть сжаты. При использовании SetFilterPolicy Open создает новую базу данных с указанной в ней политикой фильтрации.

SetInfoLog указывает объект *Crocksdb_logger_t как внутренний регистратор базы данных. SetFillCache можно использовать, чтобы определить, будет ли чтение, выполненное с этим ReadOptions, заполнять кэш сервера. Когда снэпшот был создан, чтение причин, предоставляемое SetSnapshot, было таким же, как и сгенерированное снэпшотом. Этот метод можно использовать для обеспечения согласованности каждого чтения при большом объеме данных. Пакет операций ввода и удаления WriteBatch должен быть сохранен в базе данных перед атомарной записью. WriteBatch записывается, как только он передается в БД. Если программе больше не требуется объект WriteBatch, рекомендуется закрыть его.

Все поставленные в очередь операции Put и Delete теперь стираются. Когда Close освобождает WriteOptions, базовая структура C становится свободной для выполнения. SetSync определяет, сбрасывается ли каждая запись параметров записи из буферного кэша операционной системы до того, как запись будет считаться завершенной, если она выполняется с помощью сценария параметров записи.

Rocksdb: встраиваемое хранилище ключей и значений для приложений, ориентированных на пользователя

Использование RocksDB — это простой способ для приложений хранить свои данные в базе данных с малой задержкой и быстрым доступом. Это очень полезно для пользовательских приложений, которые отслеживают историю посетителей веб-сайта и состояние сайта. Кроме того, RocksDB можно использовать в приложениях, требующих быстрого доступа к большим наборам данных.

Реализация Rocksdb

Реализация RocksDB очень эффективна. Он использует структурированное дерево слияния журналов (дерево LSM) для хранения данных. Это позволяет быстро вставлять и удалять. Кроме того, RocksDB сжимает данные для экономии места.

В этом блоге мы рассмотрим, как RocksDB используется в Rockset, а также как он настроен для достижения наилучшей производительности. Что касается Rockset, мы хотим, чтобы наши пользователи могли запрашивать свои данные за 10 миллисекунд с задержкой в ​​доли секунды и непрерывно получать данные. RocksDB используется в производстве в Facebook, LinkedIn, Uber и множестве других компаний. RocksDB хранит данные «ключ-значение» в виде встроенных ключей. В 1 экземпляре RocksDB данные не передаются на другие машины. Он был построен на века и был разработан в сотрудничестве с RocksDB-Cloud. Из-за сбоев в работе RocksDB не удалось восстановиться.

В результате нельзя использовать журнал упреждающей записи RocksDB. Поскольку RocksDB записывается в память, все наши операции записи имеют одинаковую структуру. Пакет записи с массивом отдельных обновлений, объединенных в пакет WriteBatch, обеспечивает более высокую пропускную способность записи для RocksDB; и один ключ в пакете записи сортируется на несколько. Перед записью обновлений в RocksDB мы объединяем их в микропакеты размером 100 КБ и сортируем их. В RocksDB целевые размеры для каждого уровня могут динамически назначаться на основе размера последнего уровня в этой точке. Данные с уровней L0 и L1 очень ограничены по сравнению с другими уровнями дерева LSM. Все файлы в L1 должны быть доступны во время сжатия из L0 в L1. Создание большого количества итераторов требуется для запросов, выполняющих сканирование диапазона или извлекающих большое количество полей. Итераторы нельзя повторно использовать в запросе в свободном пуле, в котором они находятся.

Сравнение баз данных Datamation Cloud

Доступно несколько различных облачных баз данных, каждая из которых имеет свои преимущества и недостатки. При принятии решения о том, какую облачную базу данных использовать для вашего бизнеса, важно сравнить и сопоставить различные варианты, чтобы найти тот, который лучше всего соответствует вашим потребностям. Datamation создала сравнительную таблицу облачных баз данных, которая поможет вам оценить различные варианты и принять обоснованное решение.

Couchbase Enterprise

Couchbase Enterprise Edition — наиболее полная и производительная версия Couchbase Server. Он включает в себя все функции Community Edition и добавляет корпоративные функции, такие как георепликация Active-Active и репликация между центрами обработки данных (XDCR), а также повышенную безопасность и мониторинг. Couchbase Enterprise Edition доступен на двух уровнях подписки: Standard и Enterprise.

Couchbase Server — это облачная распределенная база данных, которая сочетает в себе силу реляционных баз данных с мощью NoSQL. Эта облачная служба доступна как служба в общедоступных облаках, а также в частных облаках и гибридных облаках. задержка измеряется в миллисекундах с использованием архитектуры системы, ориентированной на память. Для критически важных приложений платформа Couchbase переопределяет экономику баз данных. Используя различные методы, такие как ключ-значение, запрос и поиск, вы можете создавать привлекательные приложения, которые работают на разных платформах. SQL, схема, транзакции и определяемые пользователем функции — это лишь некоторые из знакомых конструкций. Кроме того, Couchbase поддерживает конструкции динамической схемы, которые можно использовать для сопоставления сегментов, областей, коллекций и документов с РСУБД.

N1QL — это декларативный язык, который позволяет разработчикам приложений запрашивать, преобразовывать и манипулировать данными выразительным, мощным и полным образом. Когда дело доходит до масштабирования вашего бизнеса, многоуровневый центр обработки данных обеспечивает лучшее из обоих миров: он позволяет выполнять самые ресурсоемкие рабочие нагрузки на одной платформе за счет использования секционирования вычислений, хранения и обработки рабочих нагрузок. Вы можете легко реплицировать свои данные в своем центре обработки данных в соответствии с потребностями вашего бизнеса, будь то высокая доступность, аварийное восстановление или гибкая глобальная репликация. Доступны встроенная функция аудита, а также управление доступом на основе ролей и зашифрованная связь. Ваши данные будут в безопасности в сети и в облаке.

Couchbase: популярная база данных Nosql

База данных NoSQL, такая как Couchbase, — отличный вариант для различных веб-приложений, мобильных приложений и приложений Интернета вещей (IoT). Ведущий поставщик облачных решений, Couchbase обслуживает более 2000 клиентов из офисов в пяти странах, включая Emirates Airlines, Tommy Hilfiger, SyncThink, LinkedIn и Marriott Hotels.